强噪声干扰下MR图像的脑组织分割

• 作者: 夏国峰 宋维明 张少杰 赵海峰
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 核磁共振图像 自适应参数 核距离 空间关系
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 183-187,233
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4370字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1611-0032

摘要

核磁共振图像(Magnetic Resonance Imaging)容易受到噪声的干扰,并且在图像边缘部分呈弱对比度.强噪声下核磁共振图像的脑组织分割一直是个难题,引起很多学者的关注.提出了一种使用自适应正则化参数并结合空间关系的算法,同时将核距离替换传统的欧式距离进行计算,对强噪声下的核磁共振图像进行分割,大大提高了分割的鲁棒性.算法的主要优点是为图像每个点定义自适应参数,并且将这个参数同时应用到目标函数的两项表达式当中,既减少了参数数量,又增强了分割效果.最后,由于结合空间关系,使分割结果更加的精确.实验表明,该方法在脑组织的分割精度、细节保留以及噪声处理方面比其他方法有所提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵海峰	安徽大学计算机科学与技术学院	36	308	8.0	16.0
2	夏国峰	安徽大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0
3	宋维明	安徽大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0
4	张少杰	安徽大学计算机科学与技术学院	2	0	0.0	0.0